MediaWiki स्कीमा
- MediaWiki स्कीमा
परिचय
MediaWiki स्कीमा, MediaWiki सॉफ्टवेयर द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस संरचना का विस्तृत विवरण है। यह उन तालिकाओं, स्तंभों और उनके बीच के संबंधों को परिभाषित करता है जो विकि पर संग्रहीत सभी डेटा को संग्रहीत करते हैं। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए MediaWiki स्कीमा का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें इसकी प्रमुख अवधारणाओं, तालिकाओं, और डेटाबेस संरचना की समझ शामिल है। यह लेख उन लोगों के लिए उपयोगी है जो MediaWiki डेटाबेस को समझने, अनुकूलित करने या इसके साथ इंटरैक्ट करने में रुचि रखते हैं, जैसे कि विकि डेवलपर, सिस्टम प्रशासक, और डेटा विश्लेषक।
डेटाबेस बैकएंड
MediaWiki विभिन्न प्रकार के डेटाबेस बैकएंड का समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं:
- MySQL/MariaDB: यह सबसे आम और अनुशंसित डेटाबेस बैकएंड है।
- PostgreSQL: एक शक्तिशाली और विश्वसनीय डेटाबेस सिस्टम।
- SQLite: छोटे विकियों के लिए उपयुक्त, लेकिन बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए अनुशंसित नहीं है।
डेटाबेस बैकएंड का चुनाव विकि की आवश्यकताओं और प्रदर्शन की अपेक्षाओं पर निर्भर करता है।
बुनियादी अवधारणाएं
MediaWiki स्कीमा को समझने के लिए कुछ बुनियादी अवधारणाओं से परिचित होना आवश्यक है:
- **तालिका (Table):** डेटा का एक संग्रह जो पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित होता है।
- **स्तंभ (Column):** तालिका में एक विशिष्ट प्रकार की जानकारी संग्रहीत करता है।
- **पंक्ति (Row):** तालिका में एक विशिष्ट रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करता है।
- **प्राथमिक कुंजी (Primary Key):** एक या अधिक स्तंभ जो तालिका में प्रत्येक पंक्ति को विशिष्ट रूप से पहचानते हैं।
- **विदेशी कुंजी (Foreign Key):** एक स्तंभ जो किसी अन्य तालिका में प्राथमिक कुंजी को संदर्भित करता है, तालिकाओं के बीच संबंध स्थापित करता है।
- **संबंध (Relationship):** तालिकाओं के बीच के संबंध, जैसे कि एक-से-एक, एक-से-अनेक, या अनेक-से-अनेक।
प्रमुख तालिकाएं
MediaWiki स्कीमा में कई तालिकाएं शामिल हैं, जिनमें से कुछ सबसे महत्वपूर्ण नीचे दी गई हैं:
- **`page`:** यह तालिका विकि पर प्रत्येक पृष्ठ के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जैसे कि पृष्ठ का शीर्षक, आईडी, और अंतिम संशोधन की तिथि।
- **`revision`:** यह तालिका प्रत्येक पृष्ठ के प्रत्येक संशोधन के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जैसे कि संशोधन का पाठ, लेखक, और समय।
- **`text`:** यह तालिका पृष्ठ के पाठ को संग्रहीत करती है।
- **`category`:** यह तालिका विकि पर प्रत्येक श्रेणी के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है।
- **`categorylink`:** यह तालिका पृष्ठों और श्रेणियों के बीच संबंधों को संग्रहीत करती है।
- **`user`:** यह तालिका विकि पर प्रत्येक उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जैसे कि उपयोगकर्ता नाम, ईमेल पता, और भूमिका।
- **`watchlist`:** यह तालिका उन पृष्ठों की सूची संग्रहीत करती है जिन्हें एक उपयोगकर्ता ट्रैक कर रहा है।
- **`recentchanges`:** यह तालिका हाल के परिवर्तनों की सूची संग्रहीत करती है।
- **`image`:** यह तालिका अपलोड की गई छवियों के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है।
- **`interwiki`:** यह तालिका अन्य विकियों के लिए इंटरविकि लिंक संग्रहीत करती है।
विवरण | | पृष्ठों के बारे में जानकारी | | पृष्ठ संशोधनों के बारे में जानकारी | | पृष्ठ पाठ | | श्रेणियों के बारे में जानकारी | | पृष्ठों और श्रेणियों के बीच संबंध | | उपयोगकर्ताओं के बारे में जानकारी | | उपयोगकर्ता वॉचलिस्ट | | हाल के परिवर्तन | | छवियां | | इंटरविकि लिंक | |
तालिका संबंध
MediaWiki स्कीमा में तालिकाओं के बीच कई संबंध हैं। यहां कुछ महत्वपूर्ण संबंध दिए गए हैं:
- `page` और `revision`: एक पृष्ठ के कई संशोधन हो सकते हैं (एक-से-अनेक संबंध)।
- `page` और `category`: एक पृष्ठ कई श्रेणियों से संबंधित हो सकता है (अनेक-से-अनेक संबंध)।
- `user` और `revision`: एक उपयोगकर्ता कई संशोधन कर सकता है (एक-से-अनेक संबंध)।
- `page` और `text`: प्रत्येक पृष्ठ का एक पाठ होता है (एक-से-एक संबंध)।
इन संबंधों को विदेशी कुंजी का उपयोग करके लागू किया जाता है।
डेटा प्रकार
MediaWiki स्कीमा में उपयोग किए जाने वाले सामान्य डेटा प्रकारों में शामिल हैं:
- `INT`: पूर्णांक संख्या।
- `VARCHAR`: परिवर्तनीय लंबाई वाला स्ट्रिंग।
- `TEXT`: लंबी स्ट्रिंग।
- `DATETIME`: दिनांक और समय।
- `BLOB`: बाइनरी डेटा।
स्कीमा अनुकूलन
MediaWiki स्कीमा को विभिन्न तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता है:
- **एक्सटेंशन (Extensions):** MediaWiki एक्सटेंशन अतिरिक्त तालिकाओं और स्तंभों को स्कीमा में जोड़ सकते हैं।
- **कस्टम तालिकाएं (Custom Tables):** उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कस्टम तालिकाएं बना सकते हैं।
- **इंडेक्सिंग (Indexing):** डेटाबेस प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इंडेक्स बनाए जा सकते हैं।
- **दृश्य (Views):** जटिल प्रश्नों को सरल बनाने के लिए दृश्य बनाए जा सकते हैं।
डेटाबेस क्वेरी
MediaWiki डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए SQL का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सभी पृष्ठों की सूची प्राप्त करने के लिए आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT page_title FROM page; ```
किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता द्वारा किए गए सभी संशोधनों को प्राप्त करने के लिए आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT rev_timestamp FROM revision WHERE rev_user = 'Username'; ```
प्रदर्शन अनुकूलन
MediaWiki डेटाबेस के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है:
- **इंडेक्सिंग (Indexing):** अक्सर उपयोग किए जाने वाले स्तंभों पर इंडेक्स बनाएं।
- **कैशिंग (Caching):** डेटा को कैश करें ताकि इसे बार-बार डेटाबेस से पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता न हो।
- **क्वेरी अनुकूलन (Query Optimization):** कुशल SQL क्वेरी लिखें।
- **डेटाबेस ट्यूनिंग (Database Tuning):** डेटाबेस सर्वर को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार ट्यून करें।
सुरक्षा संबंधी विचार
MediaWiki डेटाबेस को सुरक्षित रखना महत्वपूर्ण है। यहां कुछ सुरक्षा संबंधी विचार दिए गए हैं:
- **मजबूत पासवर्ड (Strong Passwords):** डेटाबेस उपयोगकर्ता खातों के लिए मजबूत पासवर्ड का उपयोग करें।
- **अनुमतियां (Permissions):** डेटाबेस उपयोगकर्ताओं को केवल आवश्यक अनुमतियां प्रदान करें।
- **बैकअप (Backups):** डेटाबेस का नियमित रूप से बैकअप लें।
- **सुरक्षा अपडेट (Security Updates):** MediaWiki और डेटाबेस सर्वर को नवीनतम सुरक्षा अपडेट के साथ अपडेट रखें।
- **SQL इंजेक्शन से बचाव:** SQL इंजेक्शन हमलों से बचाने के लिए उचित सुरक्षा उपाय करें।
उन्नत विषय
- **रेप्लीकेशन (Replication):** डेटाबेस रेप्लीकेशन का उपयोग करके उच्च उपलब्धता और स्केलेबिलिटी प्राप्त की जा सकती है।
- **शार्डिंग (Sharding):** बड़े डेटासेट को कई डेटाबेस सर्वरों में विभाजित करने के लिए शार्डिंग का उपयोग किया जा सकता है।
- **डेटा वेयरहाउसिंग (Data Warehousing):** MediaWiki डेटा का विश्लेषण करने के लिए डेटा वेयरहाउसिंग का उपयोग किया जा सकता है।
अन्य संबंधित विषय
- MediaWiki API: MediaWiki डेटा के साथ प्रोग्रामेटिक रूप से इंटरैक्ट करने के लिए API का उपयोग करें।
- Lua: MediaWiki में एक्सटेंशन और टेम्पलेट्स विकसित करने के लिए Lua स्क्रिप्टिंग भाषा का उपयोग करें।
- PHP: MediaWiki के मूल कोड को समझने और अनुकूलित करने के लिए PHP प्रोग्रामिंग भाषा का ज्ञान आवश्यक है।
- Semantic MediaWiki: विकि डेटा को संरचित करने और क्वेरी करने के लिए Semantic MediaWiki का उपयोग करें।
बाइनरी विकल्पों के साथ संबंध (प्रासंगिक लिंक)
हालांकि सीधे तौर पर MediaWiki स्कीमा से संबंधित नहीं है, डेटाबेस प्रबंधन और डेटा विश्लेषण के सिद्धांतों को बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में भी लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए:
- तकनीकी विश्लेषण: डेटाबेस में संग्रहीत ऐतिहासिक डेटा का उपयोग तकनीकी संकेतक उत्पन्न करने और ट्रेडिंग रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
- वॉल्यूम विश्लेषण: विभिन्न परिसंपत्तियों के व्यापारिक वॉल्यूम का विश्लेषण करने के लिए डेटाबेस का उपयोग किया जा सकता है।
- जोखिम प्रबंधन: डेटाबेस में संग्रहीत ट्रेडिंग डेटा का उपयोग जोखिम का आकलन करने और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है।
- बाइनरी ऑप्शन रणनीतियां: विभिन्न बाइनरी ऑप्शन रणनीतियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए डेटाबेस का उपयोग किया जा सकता है।
- ट्रेडिंग बॉट: डेटाबेस से डेटा प्राप्त करने और स्वचालित रूप से ट्रेड करने के लिए ट्रेडिंग बॉट विकसित किए जा सकते हैं।
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों का उपयोग बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में पैटर्न की पहचान करने और भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है।
निष्कर्ष
MediaWiki स्कीमा एक जटिल लेकिन शक्तिशाली प्रणाली है जो MediaWiki सॉफ्टवेयर के लिए डेटा स्टोरेज और प्रबंधन प्रदान करती है। इस लेख में, हमने MediaWiki स्कीमा की बुनियादी अवधारणाओं, प्रमुख तालिकाओं, तालिका संबंधों और अनुकूलन विकल्पों का अवलोकन किया है। यह जानकारी उन लोगों के लिए उपयोगी होगी जो MediaWiki डेटाबेस को समझने, अनुकूलित करने या इसके साथ इंटरैक्ट करने में रुचि रखते हैं। विकि रखरखाव और विकि प्रशासन के लिए MediaWiki स्कीमा की समझ आवश्यक है।
अभी ट्रेडिंग शुरू करें
IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)
हमारे समुदाय में शामिल हों
हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री